基于ICA的SAR圖像去噪方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)是遙感技術(shù)的一個(gè)重要研究方向，在軍民兩方面都有重要應(yīng)用價(jià)值。SAR圖像的成像原理與光學(xué)圖像不同，研究SAR圖像去噪方法有重要意義。盲信號(hào)處理是近年發(fā)展起來(lái)的信號(hào)處理新技術(shù)，目的是從觀測(cè)到的混合信號(hào)中分離出相互獨(dú)立的源信號(hào)。盲信號(hào)處理在無(wú)線通信、語(yǔ)音處理、圖像處理和生物醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文研究基于ICA的SAR圖像去噪方法，主要研究工作如下：
　　1.針

2、對(duì)幾種傳統(tǒng)圖像去噪方法做具體對(duì)比分析。討論了均值濾波、中值濾波、維納濾波、小波閾值等去噪方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并將它們應(yīng)用到光學(xué)圖像和SAR圖像進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明這幾種方法對(duì)SAR圖樣去噪存在嚴(yán)重缺陷。
　　2.針對(duì)基于負(fù)熵最大化的快速獨(dú)立分量分析算法（FastICA）進(jìn)行研究。在研究光學(xué)圖像去噪時(shí)，將FastICA方法和幾種傳統(tǒng)的圖像去噪方法進(jìn)行對(duì)比分析和仿真。根據(jù)仿真結(jié)果得知FastICA算法去噪效果更好，處理后的圖像效果更理想。

3、
　　3.對(duì)改進(jìn)的以負(fù)熵為目標(biāo)函數(shù)的FastICA算法進(jìn)行修正，并將算法應(yīng)用到了合成孔徑雷達(dá)圖像中。為了滿足ICA的應(yīng)用模型，解決欠定的ICA問(wèn)題，本文提出了一種基于二維提升小波和FastICA相結(jié)合的算法。首先用二維提升小波算法構(gòu)造一個(gè)虛擬噪聲通道作為其中的一個(gè)觀測(cè)信號(hào)，然后用改進(jìn)的FastICA算法對(duì)它們進(jìn)行分離處理，選取性能最好的圖像作為去噪后的SAR圖像。仿真結(jié)果表明，本文提出的算法在去除噪聲信號(hào)和保持圖像細(xì)節(jié)之間達(dá)到了一